PERBANDINGAN ANALISIS DEBIT BANJIR MENGGUNAKAN HIDROGRAF SATUAN SINTETIS (HSS) SNYDER DAN NAKAYASU PADA SUNGAI KRUENG TRIPA
Notice bibliographique
Résumé
Sungai Krueng Tripa merupakan salah satu sungai yang melewati 2 lintasan Kab yakni Kab Gayo Lues di hulu sungai dan Kab Nagan Raya di hilir sungai. Luas DAS Krueng Tripa dengan bagian hilir di Desa Ujong Krueng sebesar 2.953,458 km2. Banjir sering terjadi di Desa Ujong Krueng akibat luapan dari Sungai Krueng Tripa dengan ketinggian mencapai 30-150 cm dengan periodik 4-6 kali dalam setahun. Tujuan studi ini yakni guna menganalisis besarnya debit banjir pada Sungai Krueng Tripa yang dilakukan dengan menghimpun data curah hujan serta peta topografi. Berlandaskan analisis hujan rencana periode ulang 2, 5, 10, 25, 50,dan 100 tahun menggunakan HSS Snyder yakni 3265,437 m3/dtk; 4438,160 m3/dtk; 5239,825 m3/dtk; 6280,393 m3/dtk; 7074,094 m3/dtk; 7887,613 m3/dtk. Sedangkan analisa debit banjir rencana memakai HSS Nakayasu periode ulang 2, 5, 10, 25, 50, dan 100 tahun adalah 3543,434 m3/dtk; 4870,081 m3/dtk; 5618,920 m3/dtk; 6558,960 m3/dtk; 7714,292 m3/dtk; 8458,272 m3/dtk. Pada penelitian ini HSS Nakayasu memperoleh debit banjir lebih besar dibandingkan dengan HSS Snyder.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».